43、数据挖掘与模式发现的前沿技术探索

数据挖掘与模式发现的前沿技术探索

在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息成为了关键问题。本文将介绍几种在数据挖掘领域具有创新性的技术和方法，包括网页片段层次聚类引擎SnakeT、时态数据库的压缩连续性分析算法COCOA以及基于时态数据挖掘方法发现可解释的肌肉激活模式。

1. SnakeT：网页片段层次聚类引擎

传统搜索引擎返回的扁平排名列表在面对日益复杂的网络检索问题时，逐渐显得过时甚至无用。为了解决这一问题，许多信息检索工具应运而生，其中Vivisimo和Dogpile就是成功的范例。这些工具通过在相关文档的扁平列表上动态构建文件夹层次结构，为用户提供了更清晰、更易理解的查询结果展示方式。

SnakeT是一个具有独特功能的网页片段层次聚类引擎，其主要特点如下：
1. 多源数据收集 ：SnakeT从16个搜索引擎、亚马逊图书集合（a9.com）和谷歌新闻中提取网页片段。
2. 动态文件夹构建与标签生成 ：针对用户查询，SnakeT动态构建文件夹，并使用从网页片段中提取的非连续术语序列作为标签。这些标签的长度可变，以确保其可读性。
3. 创新的排名函数 ：SnakeT基于两个知识库（KB）使用创新的排名函数。一个KB通过Nutch开源爬虫对5000万个网页进行爬取，提供链接和锚文本信息，用于生成“更好的候选句子”；另一个KB是开放目录项目（DMOZ），用于根据候选句子在DMOZ类别中的出现频率和位置对其进行排名。
4. 层次化文件夹组织 ：SnakeT将文件夹组织成层次结